面向电力系统软件漏洞检测的代码多模态融合表示学习方法

本发明公开了一种面向电力系统软件漏洞检测的代码多模态融合表示学习方法，包括：首先，通过程序解析获取电力系统软件代码的文本，像素图像，属性图和复杂性度量四种模态；随后，利用双通道卷积和图神经网络进行模态交互特征提取，增强模态间的信息传递；最后，设计多模态协同融合框架，基于特征映射和跨模态重建损失对特征进行重构编码，将电力系统软件代码多模态的特征表示融入统一的表示中，用于构建面向电力系统软件的漏洞检测模型。本发明通过代码多模态交互融合的表示学习方法，增强电力系统软件漏洞检测模型建模数据表示的完备性。